Average Filter

blur(image, AvgImg, Size(5,5));

Gaussian Filter

// 1.5: 가우시안 커널 표준 편차 in X direction
GaussianBlur(image, GaussianImg, Size(5,5), 1.5);

Mask Size

• 필터의 마스크가 클수록 blur

Sharpening

• second derivative (2차 미분)

  1. input 이미지의 2차 미분 구하기
  2. input 이미지에 2차 미분 더하기

  Laplacian(image, laplacian, CV_16S, 1, 1, 0)
  

• unsharp masking

  • 원본 이미지에 blur 된 이미지 빼기

Median Filter

medianBlur(image, mf, 3);

각 필터 비교 From GPT

1. Average Filter (평균 필터)

• 특징: 각 픽셀을 주변 픽셀의 평균값으로 대체하는 필터로, 이미지의 노이즈를 줄이는 데 사용됩니다. **저역 통과 필터(Low-Pass Filter)**의 일종입니다.
• 장점:
  • 간단한 계산으로 이미지의 랜덤 노이즈(특히 Gaussian 노이즈)를 줄일 수 있습니다.
  • 구현이 매우 쉽습니다.
• 단점:
  • *경계(blurring)**가 발생하여 이미지가 흐릿해집니다.
  • 경계와 세부 사항이 같이 부드러워져 세부 정보 손실이 발생합니다.
• 사용할 때:
  • 간단한 노이즈 제거가 필요할 때.
  • 이미지 경계가 중요한 요소가 아닌 경우 (예: 이미지를 미리 처리하는 전처리 단계).
  • 이미지의 세부 사항 손실이 크게 문제가 되지 않는 경우.

2. Gaussian Filter (가우시안 필터)

• 특징: Gaussian 함수를 기반으로 한 필터로, 거리에 따라 가중치를 부여하여 중심 픽셀에 가까운 픽셀일수록 더 큰 가중치를 부여합니다. 평활화(smoothing) 기능이 있습니다.
• 장점:
  • Average Filter에 비해 노이즈를 더 효율적으로 제거할 수 있습니다.
  • 노이즈 제거 효과가 우수하며 경계선 손실이 Average Filter보다 적습니다.
  • 필터 마스크의 크기 및 **가우시안 분산(σ)**을 조정하여 부드러움의 정도를 조절할 수 있습니다.